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图像比对、人像比对和人脸识别都是图像处理技术，但是它们的实现方式和应用场景均有所不同。
- 图像比对
图像比对是指通过计算机视觉技术将两张或多张图片进行相似度比较。主要包括图像特征提取、匹配和评估等步骤，通常使用神经网络等深度学习技术来实现。
应用场景：图像比对可以应用于人脸识别、物品识别、车牌识别等场景中，如在电商平台上通过比对商品图片找到同款商品、车站地铁口的安检中通过比对行李包得出异常情况等。
- 人像比对
人像比对是指对两张或多张人像图片进行比对分析，判断两张或多张人脸图片是否为同一人的一种产品服务，技术上需要用到人脸检测提供的服务再加上相似度算法来进行相似度判断。目前也发展到可以实现视频流和图片的比对，以及多种传感器所传入的脸部信号的比对。
需要注意的是，人脸比对技术无法保证100%的准确性，产品上必须设定一个阈值，相似度在阈值之上的我们就判断人脸比对通过（既是判断为同一个人）。
应用场景：人像比对主要应用于考勤机录入人脸图片之后进行打卡，人脸识别中验证是否为同一人的环节等等。
- 人脸识别
人脸识别是一种通过摄像机等设备捕捉人脸图像，并将其与数据库中已有的人脸信息进行比对的技术。通常采用人工智能，计算机视觉和模式识别等技术来完成。相比较于传统的身份认证方式，如密码、指纹等，人脸识别更为便捷和快速。
人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测及特征提取，人像比对和活体检测。
人脸识别相比较与人脸比对技术，增加了活体检测的功能，能更好的判断使用户为本人且为真人，也能更好的防御视频、面具等的攻击。
应用场景：人脸识别广泛应用于门禁系统、出入境管理、公安安防、金融信贷场景用户身份信息判断，游戏防沉迷环节人脸识别等领域中。
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